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逢甲大學 運輸與物流學系 蘇昭銘所指導 廖湘綺的 高速公路可預期施工事件對車流影響之模擬分析 （2021），提出高雄車流量查詢關鍵因素是什麼，來自於可預期事件(施工)、高速公路、車流模擬、交通實驗設計。

而第二篇論文國立彰化師範大學 地理學系 王素芬所指導 李雅婷的 政府資料開放應用：交通事故嚴重性與自然因子探討 （2021），提出因為有 政府公開資料、交通事故、自然因子、道路分類、時段熱點的重點而找出了 高雄車流量查詢的解答。

最後網站港都危機高雄市交通肇事熱點分析作者則補充：由高雄市政府警察局警政統計網尋找近年來易肇事的十大路段，探討. 各路段肇事之原因。 ... 又與榮總生活圈接壤，近年移入人口多、車流量增加有關。

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高速公路可預期施工事件對車流影響之模擬分析

為了解決高雄車流量查詢的問題，作者廖湘綺 這樣論述：

準確與即時的交通資訊能夠提供用路人良好之運輸服務品質，以及給予交通主管單位可靠預測執行策略擬定，然而道路交通狀況不僅受到車流量多寡影響，亦會受到事件之影響，可分為重現性與非重現性兩類，舉例而言:通勤時之尖峰時段、連續假期期間之交通壅塞，屬於重現性影響；可預期性之施工或活動，或者不可預期性交通事故、天然災害，屬於非重現性影響。針對尖峰時段重現性事件，用路人已習以為常且能透過分流方式避開壅塞時段，自行掌握其交通情況，但對於可預期性或者不可預期性之非重現性事件，較難以預測其交通影響狀況，且相對而言關係更為複雜。 因此，本研究為了探討可預期性事件(施工)對高速公路所產生的交通影響，參考過去施工

區文獻，應用VISSIM模擬軟體建立高速公路施工區模式，以雙重驗證機制針對模式進行修正，透過交通模擬實驗設計之作法調整(總)流量(每小時到達車輛數)、車道數、車道封閉數、施工區長度、施工區位置五項控制因子，模擬高速公路於各施工情境下之速率績效。 研究結果顯示，所建構之模式在非施工情境影響模擬模式中整體平均MAPE預測誤差為1.56%，端點交通量平均驗證MAPE為2.18%；施工區情境影響模擬模式整體平均MAPE預測誤差為11.53%，端點交通量平均驗證MAPE為1.47%，表示在非施工狀態及施工狀態下模式皆可表現出良好的預測效果，後續研究藉由交通模擬實驗設計產製速率績效進行比較分析，發現影響

施工區速率績效變化最主要之控制因子為(總)流量(每小時到達車輛數)及車道封閉數，表示高速公路發生壅塞導因於供給與需求不平衡致使速率降低，因此建議高速公路進行施工作業時，應避開在(總)流量高之尖峰時段及在尖峰時段封閉過多之車道數。

政府資料開放應用：交通事故嚴重性與自然因子探討

為了解決高雄車流量查詢的問題，作者李雅婷 這樣論述：

政府資料公開已為現今世界各國人民監督政府施政的管道，在此風潮的鼓吹之下，政府公開資料的態度由被動變為主動，促進產業與學界挖掘更多資料的價值，各種領域加值應用平台也與之推出，在交通領域平台中，道安資訊查詢網可查詢歷年交通事故，從中顯示每年交通事故在秋、冬季節有較高的件數，而季節的劃分源於對氣候因子長期的觀察，因此，本研究選定常作為季節劃分的觀察指標：雨量、溫度、日出與日落時間為自然因子，探究在各種空間尺度下各自然因子對於交通事故發生率的差異性。本研究將全台交通事故依行政分區劃分為北部、中部、南部、東部區域，分析各區2018年至2019年交通事故發生率與各自然因子上的差異性，考量雨日交通事故發生

率與各公路分類(國道、省道快速道路、一般省道)亦可能有差異，故在降雨因子另以公路分類為空間尺度切割單位。以行政分區探討雨日對交通故發生率的影響性結果顯示，各區域在下雨天事故發生率皆較不分天候低，此情形在北部區域尤為明顯，若以公路分類為尺度探討降雨因子與事故發生率，結果顯示國道及省道快速道路，雨日平均交通事故較非雨日高，一般省道雨日反而較非雨日更不容易發生交通事故。各區域交通事故在溫度因子分析結果則顯示，各分區在28°C事故平均發生率逐漸升高，即便在常出現高溫的天數裡，交通事故並沒有因為人類習慣在這樣的溫度條件下，選擇更加注意道路狀況避免事故發生；各區事故時段熱點顯示，夏季18時並未有時段熱點，

邁入秋季18時則開始有熱點出現，且至冬季該時段事故件數較夏季明顯增加，日落時間提早而通勤時段車流量仍高，可能為秋、冬季節事故件數偏高之主因。

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